6 очевидных вопросов о предиктивной аналитике в промышленности
Отвечаем на часто задаваемые вопросы о технологии, которую используем в Clover Group, чтобы совершенствовать стратегии ремонтов и обслуживания промышленных компаний.
Что представляет из себя технология предиктивной аналитики?
Предиктивная или прогнозная аналитика — это набор методов анализа данных, который на основе исторические данных по объекту может предсказать его поведение в будущем. Для прогнозирования используются математические модели, методы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и другие.
Как предиктивную аналитику применяют в промышленности?
Промышленные компании внедряют ПО на базе предиктивной аналитики, чтобы оценивать техническое состояние оборудования и предсказывать его отказы. Такие решения популярны среди производителей оборудования и сервисных компаний. Они позволяют экономить на ремонтах и повышать надежность. Кроме того, с помощью прогнозной аналитики промышленники могут корректировать стратегии обслуживания и переходить на ремонт по фактическому состоянию.
Где взять данные для оценки технического состояния оборудования?
Перед сбором данных нужно определиться, зачем вообще нужна эта технология и чего хочется добиться. Ответы на эти вопросы помогут определиться с источниками данных. Чаще всего данные собирают с датчиков и контроллеров оборудования. Дополнительно может потребоваться информация из систем уровня АСУ ТП, MES, EAM и ERP.
Сколько нужно данных для анализа?
Если коротко: чем больше, тем лучше.
Если длиннее: от прозрачности сценариев поведения объекта зависит точность прогнозов. Наши эксперты в Clover Group запрашивают выгрузку значений параметров по оборудованию с максимальной дискретностью за максимально возможный период времени.
С какими проблемами можно столкнуться при внедрении?
К техническим ограничениям внедрения предиктивной аналитики можно отнести:
- отсутствие API-интерфейсов и коннекторов для интеграции с другими системами;
- разные режимы обработки и форматы хранения данных;
- неравная степень автоматизации производства из-за чего могут отсутствовать массивы важных данных;
- отсутствие нормализованной НСИ (нормативно-справочной информации);
- специфические требования по информационной безопасности;
- проблемы с покрытием сети передачи данных.
Среди организационных препятствий встречаются мало заинтересованные функциональные заказчики и пользователи, не готовые к изменениям.
Технические ограничения можно снять комплексным программным решением. Организационные — только объяснив персоналу преимущества и эффективность инноваций.
Какие эффекты могут принести решения на базе предиктивной аналитики в ТОиР?
Среди очевидных эффектов:
- Снижение издержек на техническое обслуживание и ремонты производственного оборудования, а также повышение уровня безопасности на производстве.
- Сокращение времени простоя оборудования за счет прогноза отказа и своевременной идентификации предотказного состояния.
- Уменьшение количества внеплановых ремонтов за счет перехода на систему ремонта по состоянию.
- Увеличение межремонтного периода и срока наработки на отказ.
- Снижение стоимости ремонта за счет выявления дефектов до того, как они приведут к разрушению или выходу из строя смежных более дорогостоящих систем.
- Сокращение объема недополученной прибыли из-за сдвига плана производства.